一、OpenCV简介：
OpenCV是基于BSD许可证(开源)的跨平台计算机视觉库，可以在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上运行。它重量轻，效率高。——由一系列C函数和少量C类组成。同时提供Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉中的多种通用算法。OpenCV是用C语言编写的，它的主界面也是C语言，但是仍然保留了大量的C语言界面。
在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为一个流行的开源库，拥有丰富的常用图像处理函数库，用C/C语言编写，可以在Linux/Windows/Mac等操作系统上运行，可以快速实现图像处理和识别的一些任务。此外，OpenCV还提供了机器学习的Java、python、cuda等基本算法调用的用户界面，使得图像处理和图像分析更易于使用，让开发者在算法设计上花费更多精力。
二、OpenCV :的应用领域
1.人机交互2、物体识别3、图像分割4、人脸识别5、运动识别6、运动跟踪7、机器人8、运动分析9、机器视觉10、结构分析11、汽车安全驾驶。
图像操作(分配、发布、复制、设置和转换)。视频输入输出(输入文件和摄像机，输出图像和视频文件)。
以及线性代数的算法程序(矩阵乘积、解方程、特征值和奇异值等)。).
各种动态数据结构(列表、队列、集合、树、图形等。).
基础数字图像处理(滤波、边缘检测、角点检测、采样和差分、颜色转换、形态运算、直方图、图像金字塔等)。).
结构分析(连接零件、轮廓处理、距离变换、各自距离的计算、模板匹配、霍夫变换、多边形逼近、直线拟合、椭圆拟合、Delaunay三角剖分等。).
摄像机校准(发现和跟踪校准模式、校准、基本矩阵估计、齐次矩阵估计、立体对应)。
运动分析(光流、运动分割、跟踪)。
目标识别(特征方法，隐马尔可夫模型：HMM)。
基本图形用户界面(图像和视频显示、键盘和鼠标事件处理、滚动条)。
图像注释(直线、圆锥、多边形、绘图文本)
三、安装OpenCV的两种方法：
因为OpenCV依赖于一些库，所以可以在这个博客中找到一些依赖于库的安装方法，比如安装Numpy方法等。这个博客什么都有！
T1whl文件方法：首先去https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv,官网，下载OpenCV对应Python版本的whl文件，比如OpenCV _ Python 3 . 4 . 1 CP 36 CP 36 mwin _ amd64。WHL自己下载的，然后放在WHL文件所在的目录下。
命令pip安装opencv _ python 3 . 4 . 1 CP 36 CP 36 mwin _ amd 64 . whl进行安装。
T2直接命令pip安装opencv-python
最后，检查安装。
哈哈，你完了！
继续学习~